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ISSN 2007-7521. 12(1): 36-51 (Jul - Dic 2017)

1Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Psicología, Dr. Carlos Canseco núm. 110, esq. con Dr. Eduardo Aguirre Pequeño,col. Mitras Centro, Monterrey,Nuevo León, México, C.P. 64460.2Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Odontología, Dr. Eduardo Aguirre Pequeño cruz con Silao, col. Mitras Centro, Monterrey, Nuevo León, México, C.P. 64460.

Estructura factorial y consistencia interna de la Escala de Hábitos de Higiene Bucal en muestras de población general y clínica odontológicaFactor structure and internal consistency of the Oral Hygiene Habits Scale in general population and dental clinic samples

*Autor para correspondencia:[email protected]

Fecha de recepción: 14 de septiembre de 2016

Fecha de aceptación:9 de enero de 2017

Fotografía elaborada por: José Moral de la Rubia y Norma Idalia Rodríguez Franco

RESUMENLa falta de higiene bucal pue-de causar diferentes tipos de padecimientos, como caries, gingivitis y periodontitis. En México, se ha propuesto re-cientemente el uso de la Es-cala de Hábitos de Higiene Bu-cal (EHHB) como un instru-mento diagnóstico para el sec-tor salud. El objetivo de es-ta investigación fue establecer la consistencia interna y es-tructura factorial de la EHHB para que pueda ser aplicada en la evaluación de los hábi-tos de higiene bucal. En Mon-terrey, México, se recolec-tó una muestra de población general (MPG) de 256 parti-

cipantes y otra muestra clí-nica odontológica (MCO) de 240 participantes, usando un muestreo no probabilístico. Secomprobó la discriminabilidady consistencia interna de los 10 ítems de la EHHB, se cal-culó la consistencia internade la escala, se exploró su es-tructura factorial y se con-trastó la invarianza del mode-lo factorial entre la MPG y laMCO. La consistencia inter-na de la EHHB se incremen-tó y fue alta (α ordinal = 0.833 en MPG y 0.865 en MCO), al eliminarse dos ítems repeti-dos: frecuencia del cepillado dental (ítem 1), y el uso de pasta dental durante el cepi-

José Moral-de-la-Rubia1 *Norma Idalia Rodríguez-Franco2

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llado (ítem 3). En ambas muestras se definie-ron dos factores: uso de hilo dental con cua-tro ítems (α ordinal = 0.911 en MPG y 0.944 en MCO), y cepillado dental con cuatro ítems(α ordinal = 0.628 en MPG y 0.633 en MCO).La consistencia interna de este último mejoró(α ordinal = 0.693 en MPG y 0.727 en MCO), al ser incluido el ítem 8 (atención prestada ala limpieza del espacio interdental). El mo-delo de dos factores tuvo buen ajuste y pro-piedades de invarianza aceptables entre am-bas muestras. Se concluye que la EHHB conocho ítems es consistente y el modelo bifac-torial es válido en MPG y MCO, presentandoel ítem 8 una posible doble interpretación.

PALABRAS CLAVE: estructura factorial, hábi-tos de higiene bucal, población general, pobla-ción clínica odontológica, México.

ABSTRACT The lack of oral hygiene can cause different types of conditions, such as caries, gingivitisand periodontitis. In Mexico, the use of the Oral Hygiene Habits Scale (OHHS) has recen-tly been proposed as a diagnostic tool for the health sector. The objective of this researchwas to establish the internal consistency andfactor structure of the OHHS, so that it canbe applied in the evaluation of oral hygienehabits. In Monterrey, Mexico, a general popu-lation sample (GPS) of 256 participants andanother dental clinic sample (DCS) of 240 par-ticipants were collected, using nonprobabilitysampling. The discriminability and internalconsistency of the OHHS 10 items were ve-rified, the internal consistency of the scalewas calculated, the factor structure was explo-red and the invariance of the factor modelacross the GPS and the DCS was contrasted. The internal consistency of the OHHS increa-sed and was high (ordinal α = 0.833 in GPS, and = 0.865 in DCS), by eliminating two repea-ted items: dental brushing frequency (item 1),and toothpaste use during brushing (item 3).In both samples, two factors were defined:dental floss with four items (ordinal α = 0.911 in GPS and 0.944 in DCS), and dental

brushing also with four items (ordinal α = 0.628 in GPS, and 0.633 DCS). The internal consis-tency of the latter improved (α ordinal = 0.693 in GPS, and 0.727 in DCS), when the item 8 was included (attention paid to cleaning the interdental space). The two-factor modelhad good fit, and acceptable invariance pro-perties across the two samples. We conclu-ded that the eight-item OHHS is consistent,and the two-factor model is valid across GPS and DCS, where item eight displays a possi-ble double interpretation.

KEYWORDS: factor structure, oral hygiene ha-bits, general population, dental clinic popula-tion, Mexico.

INTRODUCCIÓNLa construcción de un instrumento de medi-ción en salud requiere evaluar sus propieda-des métricas para ser utilizado en investiga-ción y en la práctica clínica (Luján y Cardo-na, 2015). Una vez que se han creado ítems pertinentes al constructo y sus dimensiones,se puede establecer su validez de contenido y su confiabilidad a través de juicios de ex-pertos, con lo que usualmente termina el pro-ceso de validación de un instrumento cuali-tativo, pero no así el de uno cuantitativo (Es-cobar y Cuervo, 2008). El proceso de valida-ción del instrumento métrico requiere el es-tudio de la consistencia interna y fiabilidad temporal. Una vez obtenidos valores acepta-bles (coeficientes de al menos 0.70) continúa el estudio de la dimensionalidad, para lo cual se puede usar el análisis factorial. Este tipo de análisis permite observar cómo la concep-tualización teórica del constructo se refleja en el patrón de respuesta de una población. Sepuede trabajar a un nivel exploratorio para determinar el número, configuración y rela-ción entre los factores, así como a un nivel confirmatorio, para contrastar la bondad de ajuste de un modelo propuesto (Campo-Arias y col., 2012). Los distintos tipos de validez de un instrumento ayudan, en diferente grado,a mostrar la validez práctica del construc-to (Méndez y Rondón, 2012). La validez dis-

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criminante es óptima cuando los ítems de ca-da dominio o factor no miden lo que los de-más factores pretenden medir (Henseler y col.,2015). La validez cruzada muestra que la es-tructura factorial es válida para poblacionesdistintas, como hombres y mujeres, poblacióngeneral y clínica o de diferentes países (Byrne,2016). En México, recientemente se ha creado la Escala de Hábitos de Higiene Bucal (EHHB) de Rodríguez y Moral (2016), para su uso en investigación clínica y epidemiológica, par-tiendo de una definición de concepto y de un proceso sistemático para generar sus ítems. La EHHB fue diseñada a partir de los ele-mentos recomendados por la American Den-tal Association (2017), para una correcta hi-giene bucal diaria realizada por la persona. In-cluye 10 ítems tipo Likert, con cinco opciones de respuesta sobre frecuencia de conductas en relación con el cepillado (seis ítems) y el uso del hilo dental (cuatro ítems), que cons-tituyen los dos hipotéticos factores de la es-cala. La escala no incluye información sobre uso de enjuague bucal, por no tratarse de una recomendación básica, sino complementaria, que puede sesgar las puntuaciones en fun-ción del poder adquisitivo de la persona (Va-no y col., 2014). Tampoco se incluyó ninguna pregunta sobre cuidado dental profesional, co-mo tratamiento profiláctico semestral o anual, por no considerarse pertinentes para evaluar el constructo centrado en el autocuidado. La validez de contenido de la EHHB fue esta-blecida por juicio de expertos. Los jueces ma-yoritariamente indicaron que los ítems cum-plían con las características de suficiencia (pa-ra obtener la medición de cada dimensión), claridad (comprensible, incluso para una per-sona con baja escolaridad), coherencia (tiene relación lógica con la dimensión que está mi-diendo) y relevancia (debe ser incluido, porquees esencial o importante), resultando estas eva-luaciones altamente concordantes entre los jueces (Rodríguez y Moral, 2016). El proceso de validación de la EHHB continúa en estudio.

El objetivo de esta investigación fue estable-cer las propiedades métricas de la Escala de Hábitos de Higiene Bucal para evaluar los há-bitos de higiene bucal que tiene la población, considerando aspectos de distribución, dis-criminabilidad y consistencia interna de sus ítems, estructura factorial, consistencia inter-na, validez convergente y discriminante de sus factores e invarianza del modelo en poblacióngeneral y población clínica odontológica.

MATERIALES Y MÉTODOSParticipantesSe recolectaron dos muestras no probabilísti-cas incidentales. La muestra de población gene-ral (MPG) quedó integrada por 256 participan-tes y la muestra clínica odontológica (MCO) por 240. En la MPG, el 51.6 % de los partici-pantes fueron mujeres y 48.4 % hombres. La edad varió de 18 a 77 años, con una media de 40.67 (DE = 13.49). En la MCO, el 50.4 % de losparticipantes fueron mujeres y 49.6 % hom-bres. La edad varió de 18 a 76 años con una media de 39.79 (DE = 15.63). Los criterios de inclusión para ambas mues-tras fueron: dar el consentimiento informa-do, edad de 18 años o mayor, saber leer y es-cribir, residir en Monterrey, México y su áreametropolitana; se añadió para la MCO: soli-citar atención periodontal en la Clínica de Periodoncia o tratamiento dental profilácticoen la Clínica de Odontología Preventiva de la Facultad de Odontología de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Como criterios de exclusión para ambas muestras se definie-ron: ser menor de edad, incapacidad para laautolimpieza dental, analfabetismo y proble-mas clínicos de atención y comprensión (es-quizofrenia, autismo, demencia). Como criteriode eliminación se consideró: dejar al menos un dato incompleto en la EHHB.

InstrumentoLa Escala de Hábitos de Higiene Bucal (EHHB) de Rodríguez y Moral (2016), está integrada por 10 ítems tipo Likert, con un rango de cin-co categorías ordinales de respuesta que se

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califican de 0 a 4: 1) ¿con qué frecuencia le sucede que no cepilla sus dientes en todo el día?; 2) ¿usualmente con qué frecuencia cepi-lla sus dientes?; 3) ¿utiliza pasta dental duran-te el cepillado?; 4) ¿cuánta atención presta alcepillado?; 5) ¿aproximadamente cuánto tiempoemplea cada vez que cepilla sus dientes?; 6)¿cada cuánto tiempo cambia su cepillo den-tal?; 7) ¿utiliza usted hilo dental como parte de su higiene bucal?; 8) ¿cuánta atención prestaa la limpieza del espacio interdental?; 9) ¿usual-mente con qué frecuencia utiliza hilo dentalal día?; y 10) ¿con qué frecuencia usa el hilodental tras el cepillado de dientes?. Salvo el ítem 1, todos los demás son directos (Rodrí-guez y Moral, 2016). Fue diseñada para medir dos factores correlacionados y proporcionar una puntuación total. Los primeros seis ítems corresponden al factor de hábitos de cepilla-do dental y los últimos cuatro corresponden al de uso del hilo dental. Las puntuaciones en los factores y la escala se obtienen sumando las puntuaciones en los ítems y dividiendo por el número de ítems sumados, por lo que varían en un continuo de 0 a 4. Una puntuación de0 refleja malos hábitos de higiene bucal y unapuntuación de 4 buenos hábitos (Rodríguez y Moral, 2016).

ProcedimientoSe realizó un estudio instrumental con un di-seño transversal. Se invitó a formar parte de la investigación explicando en qué consistía la misma, se solicitó la firma del consenti-miento informado, y se respetó la confiden-cialidad de la información conforme al Re-glamento de la Ley General de Salud en ma-teria de Investigación para la Salud (Secre-taría de Salud, 2014) y a las normas de inves-tigación de la Sociedad Mexicana de Psico-logía (2007). Los participantes de la MPG respondieron el cuestionario en su domici-lio o lugar de trabajo, y los de la MCO al mo-mento de la consulta odontológica.

Análisis de datosComo propiedades métricas de los ítems se estudiaron sus distribuciones, discriminabili-

dad y consistencia interna. Se consideró queun ítem presenta efecto techo cuando el 90 % o más, de su distribución, se concentra en el valor más alto, y efecto suelo cuando se con-centra en el valor más bajo. Se interpretó que un ítem es discriminativo cuando su di-ferencia de tendencia central entre los par-ticipantes con puntuaciones altas y bajas en la escala es significativa. Se definieron comopuntuaciones altas a aquellas que fueron igua-les o mayores que el percentil 75 ( ≥ P75), ybajas aquellas que fueron iguales o menores que el percentil 25 (≤ P25). La diferencia se contrastó por la U de Mann-Whitney, debi-do a la falta de normalidad en la distribución de los ítems. Se estipuló que un ítem muestra consistencia interna cuando su correlación con el resto de la escala es significativa y mayor o igual que 0.30, su comunalidad en la extracción (de un factor o dos factores) es al menos de 0.25, y su exclusión dis-minuye la consistencia interna de la esca-la. La correlación con el resto de la escala se calculó por el coeficiente de correlación poliseal (rPS), usando el método de dos pa-sos para máxima verosimilitud. La consistencia interna de la escala se calculó por el coefi-ciente alfa ordinal (α ordinal) y el coeficiente omega de McDonald (ω). Se interpretó que va-lores de α ordinal y ω < 0.50 evidencian unaconsistencia interna inaceptable, de 0.50 a 0.59 muy baja, de 0.60 a 0.69 baja, de 0.70 a0.79 aceptable, de 0.80 a 0.89 alta y ≥ 0.90 muy alta (Yang y Green, 2010).

Para obtener la estructura factorial, se usó la matriz de correlaciones policóricas (rPC) co-mo datos de entrada. Estas se calcularon por el método de dos pasos para máxima verosi-militud. El número de factores se determinópor análisis paralelo de Horn (percentil 95 como criterio de intersección, datos genera-dos por permutaciones con 500 muestras si-muladas), coordenadas óptimas (incremento en el gradiente del autovalor con respecto al gradiente del anterior autovalor), la media mínima de la correlaciones parciales al cua-drado (MCP2) de Velicer y por el criterio de

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Kaiser (autovalores mayores que uno) (Court-ney, 2013). La extracción de factores se hizo por el método de residuos mínimos. Se rotó la matriz factorial por el método Promax, generando la hipótesis configuracional por elmétodo Varimax.

Se calculó la varianza media extraída (VME) de cada factor, como la media aritmética de las cargas factoriales al cuadrado, desde la matriz estructural en el análisis factorial ex-ploratorio (AFE), y desde la matriz de pe-sos de medida estandarizados en el análi-sis factorial confirmatorio (AFC). La varian-za compartida se calculó como el cuadra-do de la correlación de Pearson entre los dos factores (r2 ξ1,ξ2). Una VME > 0.50 refle-ja validez convergente. Una r2 ξ1,ξ2 < 0.5 y< VMEξ1 y VMEξ2 indica validez discrimi-nante (Henseler y col., 2015). Se interpretóque valores de rpc y r < 0.30 muestran co-rrelaciones bajas, de 0.30 a 0.499 modera-das, de 0.50 a 0.699 altas, de 0.70 a 0.899muy altas y ≥ 0.90 unitarias (Téllez y col., 2015).

Finalmente, se contrastó la invarianza del modelo de dos factores correlacionados por análisis factorial confirmatorio multigrupo. La función de discrepancia se minimizó por el método de mínimos cuadrados no pondera-dos (ULS, por sus siglas en inglés: unweigh-ted least squares). La significación de losparámetros se contrastó por el método demuestreo repetitivo de percentiles corregi-dos de sesgo (PCS), extrayendo 2000 mues-tras aleatorias. El ajuste se valoró por me-dio de cuatro índices absolutos (chi-cuadra-da relativa [χ2/gl], índice de bondad de ajus-te [GFI, por sus siglas en inglés: goodnessof fit index] e índice ajustado [AGFI, por sus siglas en inglés: adjusted goodness of fitindex] de Jöreskog y Sörbom y residuo es-tandarizado cuadrático medio [SRMR, por sus siglas en inglés: standarized root mean square resiual] de Jöres-kog) y seis índicesrelativos (índice normado de ajuste [NFI, por sus siglas en inglés: normed fit index]

y no normado [NNFI, por sus siglas en in-glés: non-normed fit index] de Bentler yBonett, índice comparativo de ajuste [CFI, por sus siglas en inglés: comparative fit in-dex] de Bentler, índice relativo de ajuste [RFI, por sus siglas en inglés: relative fit index]por el coeficiente ρ2 de Bollen, índice in-cremental de ajuste [IFI, por sus siglas eninglés: incremental fit index] por el coefi-ciente Δ2 de Bollen, y error de aproxima-ción cuadrático medio [RMSEA, por sus si-glas en inglés: root mean square error of approximation] de Steiger y Lindt). Se esti-puló como valores de buen ajuste: χ2/gl ≤ 2,GFI, CFI, IFI NFI y NNFI ≥ 0.95, RFI y AGFI ≥ 0.90, SRMR ≤ 0.06 y RMSEA ≤ 0.05;y como valores de mal ajuste: χ2/gl > 3, GFI,CFI, IFI, NFI y NNFI < 0.90, RFI y AGFI < 0.85, SRMR > 0.10 y RMSEA > 0.08 (Byrne, 2016). La parsimonia se calculó por el coeficien-te de James, Mulaik y Brett; un valor < 0.25se interpretó como baja, de 0.25 a 0.499 me-dia, de 0.50 a 0.749 alta y ≥ 0.75 muy alta. Se estimaron índices de ajuste ponderados por su correspondiente coeficiente de parsimo-nia (modelo nulo para GFI, e independientepara NFI y CFI); un valor de PGFI ≥ 0.50y valores de NFI y CFI ≥ 0.60 se juzgaron parsimoniosos (Mulaik, 2005). La equivalen-cia de la bondad de ajuste entre los mode-los se valoró por una diferencia (Δ) en los índices NFI, NNFI, IFI, RFI y CFI ≤ 0.01, así como un cociente entre la diferencia delos estadísticos chi cuadrado y la diferencia de sus grados de libertad < 5 (Δχ2/Δgl < 5) (Byrne,2016). Aparte, se hizo el contraste unigrupo en la MPG y MCO por el método ULS.

RESULTADOSDistribución y consistencia interna de los ítemsEl ítem 3, sobre el uso de la pasta dental du-rante el cepillado, mostró efecto techo en la MCO, fue el menos discriminativo y tuvo consistencia interna baja en las dos mues-tras (rPS < 0.30 en MCO, aumento de la α or-dinal con su eliminación en la dos muestras, y comunalidad < 0.20, tanto con uno y dos

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factores, salvo en el modelo de dos factores en la MPG). En ambas muestras, el ítem 1, sobre la frecuencia de no cepillado de dien-tes en todo el día, tuvo consistencia interna baja (rPS < 0.30, aumento de la α ordinal con su eliminación, y comunalidad < 0.20 con uno y dos factores). Los ítems 2, 5 y 6 tu-vieron comunalidades menores que 0.20 enel modelo de un factor en las dos muestras, y los ítems 2 y 6 también en el modelo de dos factores en la MCO (Tabla 1).

AFE y consistencia interna y validez con-vergente y discriminante de los factoresLos ítems 1 y 3 fueron eliminados al momen-to de explorar la estructura factorial por sus problemas de consistencia interna, aparte delproblema de efecto techo en el ítem 3. En laMPG se produjo una convergencia del análi-sis paralelo de Horn, coordenadas óptimas, laMCP2 de Velicer y el criterio de Kaiser en dos factores. En la MCO, la MCP2 de Velicery el criterio de Kaiser indicaron dos facto-res, pero el análisis paralelo de Horn y coor-denadas óptimas solo uno.

Por la convergencia de criterios se extraje-ron dos factores. En la MPG, el porcentaje de varianza total explicada fue del 54.2 %. Tras la rotación, el primer factor quedó con-figurado por cuatro indicadores (ítems 7, 8, 9 y 10), que correspondieron a las pregun-tas sobre el uso del hilo dental. La VME fue0.737. Su consistencia interna fue muy alta(ω = 0.917 y α ordinal = 0.911). El segun-do factor quedó conformado por cuatro in-dicadores (ítems 2, 4, 5 y 6) que correspon-dieron a las preguntas sobre cepillado dedientes. La VME fue 0.313. Su consistenciainterna fue baja (ω = 0.637 y α ordinal = 0.628),pero subió (ω = 0.703 y α ordinal = 0.693),al incluir como un quinto indicador al ítem 8, que presentó saturaciones altas en ambos fac-tores. La correlación entre los dos factoresfue alta (r[256] = 0.596, P < 0.001), siendode 35.5 % la varianza compartida. Por tanto,el primer factor tuvo validez discriminante, pero no el segundo (Tabla 2).

En la MCO, el porcentaje de varianza total explicada fue del 59 % al extraerse los dos factores. La consistencia interna del primer factor de uso del hilo dental (ítems 7, 8, 9 y 10) fue muy alta (ω = 0.947 y α ordinal = 0.944) y la VME fue 0.817. La consistencia interna del segundo factor de cepillado (ítems 2, 4, 5 y 6) fue baja (ω = 0.645 y α ordinal = 0.633), pero subió a aceptable (ω = 0.742 y α ordi-nal = 0.727), al incluir como un quinto indi-cador al ítem 8, que presentó saturaciones altas en ambos factores. La VME fue 0.329. La correlación entre los dos factores fue al-ta (r [240] = 0.680, P < 0.001), siendo de 46.2 % la varianza compartida. Por tanto, el primer factor posee validez discriminante, pero no el segundo (Tabla 2).

Al extraer un sólo factor en la MPG y en la MCO, las cargas factoriales de los ítems co-rrespondientes al segundo factor del mode-lo bifactorial quedaron por debajo de 0.50 ysus comunalidades por debajo de 0.25, salvo la del ítem 4 en la MCO (Tabla 2). La con-sistencia interna de los ocho ítems fue alta en la MPG (ω = 0.833 y α ordinal = 0.833) y enla MCO (ω = 0.870 y α ordinal = 0.865). Esta se incrementó muy ligeramente con elimina-ción de los ítems 2, 5 y 6, que son indica-dores del segundo factor en el modelo bifac-torial. Aunado a lo anterior, indica la necesi-dad de extraer un segundo factor.

AFC y consistencia interna y validez con-vergente y discriminante de los factoresSe especificó un modelo de dos factores co-rrelacionados sin cargas cruzadas y todos los residuos independientes. El factor de cepi-llado (ξ1) con cuatro indicadores (ítems 2, 4, 5 y 6), y el de uso del hilo dental (ξ2) tam-bién con cuatro (ítems 7, 8, 9 y 10). Las es-timaciones por ULS, de todos los paráme-tros fueron, admisibles en la MCO y MPG en los cuatro modelos anidados. Todos los parámetros fueron significativos al calcular-se sus errores estándar y realizarse el con-traste por PCS. La correlación entre los dosfactores fue alta en la MPG (rξ1,ξ2 = 0.649,

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Ítems Porcentajes Disc. ConsistenciaSin el ítem Comunalidad

0 1 2 3 4 ZU rPS α 1F 2FMPG: Muestra de población general (α ordinal = 0.807)

1 35.2 28.1 17.2 10.5 9.0 - 6.223*** - 0.138* 0.826 0.013 0.033

2 0.8 10.5 15.2 42.2 31.3 - 7.913*** 0.443*** 0.791 0.112 0.371

3 1.2 1.6 5.1 2.7 89.5 - 3.897*** 0.362*** 0.809 0.010 0.451

4 2.7 32.8 25.0 31.3 8.2 - 8.735*** 0.519*** 0.782 0.176 0.394

5 2.7 18.8 27.0 22.3 29.3 - 6.091*** 0.280*** 0.810 0.031 0.202

6 10.5 23.4 27.3 24.2 14.5 - 7.707*** 0.453*** 0.790 0.192 0.298

7 43.8 39.8 10.5 3.5 2.3 - 8.938*** 0.682*** 0.765 0.884 0.911

8 17.2 44.5 24.2 11.3 2.7 - 8.497*** 0.587*** 0.771 0.467 0.516

9 68.4 21.1 2.7 4.7 3.1 - 7.803*** 0.628*** 0.772 0.779 0.782

10 48.0 39.1 9.8 2.0 1.2 - 8.497*** 0.637*** 0.770 0.806 0.804

MCO: Muestra de población clínica odontológica (α ordinal = 0.829)

1 33.8 29.6 21.3 7.1 8.3 - 5.905*** - 0.265*** 0.837 0.053 0.075

2 2.1 6.3 23.3 48.8 19.6 - 7.468*** 0.429*** 0.819 0.160 0.185

3 0.4 0.8 4.6 1.3 92.9 - 2.411* 0.066 0.852 0.033 0.126

4 3.3 39.2 25.0 22.9 9.6 - 8.803*** 0.586*** 0.805 0.257 0.552

5 3.8 24.2 19.6 22.5 30.0 - 6.059*** 0.384*** 0.830 0.126 0.309

6 11.7 26.7 28.7 21.7 11.3 - 7.218*** 0.350*** 0.828 0.086 0.195

7 51.7 30.0 10.0 3.8 4.6 - 9.378*** 0.744*** 0.785 0.900 0.924

8 30.8 38.3 17.9 10.4 2.5 - 9.342*** 0.706*** 0.792 0.614 0.744

9 67.9 11.7 4.6 11.3 4.6 - 9.145*** 0.727*** 0.788 0.874 0.862

10 52.9 31.3 9.6 3.8 2.5 - 9.333*** 0.739*** 0.786 0.879 0.884

N = 496. Ítems: 1. ¿Con qué frecuencia le sucede que NO cepilla sus dientes en todo el día?, 2. ¿Usualmente con qué fre-cuencia cepilla sus dientes?, 3. ¿Utiliza pasta dental durante el cepillado?, 4. ¿Cuánta atención presta al cepillado?, 5. ¿Aproximadamente cuánto tiempo emplea cada vez que cepilla sus dientes?, 6. ¿Cada cuánto tiempo cambia su cepillo dental?, 7. ¿Utiliza usted hilo dental como parte de su higiene bucal?, 8. ¿Cuánta atención presta a la limpieza del espacio interdental?, 9. ¿Usualmente con qué frecuencia utiliza hilo dental al día?, y 10. ¿Con qué frecuencia usa el hilo dental tras el cepillado de dientes?; en negrilla se destacan los indicadores con valores que reflejanincumplimiento o debilidad en la propiedad evaluada; significación en un contraste bilateral: * P ≤ 0.05, ** P ≤ 0.01 y *** P ≤ 0.001.

Tabla 1. Distribución, discriminabilidad y consistencia interna de los ítems. Table 1. Distribution, discriminability and internal consistency of the items.

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IC 95 %: 0.526, 0.762, P < 0.001), pero muy alta en la MCO (r2ξ1,ξ2 = 0.718, IC 95 %:0.607, 0.810, P < 0.001) (Figuras 1 y 2). No obstante, hubo solapamiento en la estima-ción de cada parámetro, con un intervalo de confianza del 95 % entre la MPG y MCO en los cuatro modelos anidados, lo que se puede interpretar como equivalencia de pa-rámetros. En el modelo sin constriccio-nes, el factor de uso del hilo dental tuvo una VME mayor que 0.50 (VME = 0.850 en MPG, y 0.813 en MCO) y validez discrimi-nante (VME > varianza compartida por los dos factores [r2ξ1,ξ2]), aparte de una con-sistencia interna muy alta (α ordinal = 0.911 y ω = 0.917 en MPG, y α ordinal = 0.944 y ω = 0.947 en MCO). En las dos muestras, el factor de cepillado tuvo una VME menor

que 0.50 (VME = 0.304 en MPG, y 0.323 enMCO), presentó una consistencia interna cues-tionable (α ordinal = 0.628 y ω = 0.637 en MPG, y α ordinal = 0.633 y ω = 0.645 en MCO), yla varianza compartida con el otro factor fuemayor que su VME (r2ξ1,ξ2 = 0.421 en MPG, y 0.516 en MCO), por lo que no satisfizo el crite-rio de validez discriminante (Figuras 1 y 2).

Todos los índices de ajuste fueron buenos en el modelo sin constricciones; también en el modelo con constricciones en los pesos de medida (PM), salvo dos con valores acep-tables (χ2/gl = 2.133 y SRMR = 0.069). Entre estos dos modelos, las diferencias en los es-tadísticos NFI, IFI, RFI y NNFI fueron me-nores que 0.01 y el cociente entre la dife-rencia de los estadísticos chi-cuadrado y la

MPG MCOPoblación general Clínica

Ítems FG F1 F2 FG F1 F22 0.330 0.310 0.470 0.405 0.378 0.4424 0.424 0.392 0.733 0.530 0.477 0.817

5 0.180 0.151 0.480 0.371 0.338 0.516

6 0.440 0.420 0.512 0.305 0.278 0.4327 0.934 0.947 0.561 0.939 0.960 0.6128 0.687 0.670 0.623 0.800 0.775 0.7719 0.882 0.888 0.499 0.929 0.930 0.654

10 0.897 0.902 0.518 0.932 0.938 0.651Núm. ítems 8 4 4 8 4 4

0.833 0.911 0.628 0.865 0.944 0.633 0.693* 0.727*

0.833 0.917 0.637 0.870 0.947 0.6450.703* 0.742*

VME 0.430 0.737 0.313 0.491 0.817 0.329

Método de extracción: Residuo mínimo. Rotación: Promax. FG = Factor general. Modelo de dos factores: F1 = uso del hilo dental y F2 = cepillado dental.Num. ítems = número de ítems para el cálculo de la consistencia interna. En negrilla se señalan los ítems que con-figuran cada factor, al presentar sus cargas factoriales más altas en el factor. α ordinal = coeficiente alfa ordinal. ω = coeficiente omega de McDonald. *incluido el ítem 8 como un quinto indicador en el cálculo de la consistencia in-terna. VME = varianza media extraída.

Tabla 2. Matriz factorial del modelo de un factor y matriz estructural del modelo de dos factores. Table 2. Factor matrix of the one-factor model and structural matrix of the two-factor model.

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Figura 1. Modelo de dos factores en la muestra de población general.Figure 1. Two-factor model in the general population sample.

Figura 2. Modelo de dos factores en la muestra clínica odontológica.Figure 2. Two-factor model in the dental clinic sample.

0.68

0.36

0.61

0.93

0.75

0.840.88

0.76

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0.44

0.92

0.86

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de los grados de libertad fue menor que 5 (Δχ2/Δgl = 4.732). En los modelos con constricciones en las varianzas-covarianzasy en los residuos de medida, hubo índices de mal ajuste (χ2/gl > 3 en ambos modelos, y SRMR > 0.10 en el modelo con constric-ciones en las varianzas-covarianzas) y apa-recieron más índices con ajuste aceptable (NFI y NNFI < 0.95 y SRMR > 0.07). Estosdos últimos modelos presentaron un ajus-te semejante entre sí, con diferencias en losestadísticos NFI, IFI, RFI y NNFI menores o iguales que 0.01, y un cociente entre la diferencia de los estadísticos chi-cuadrado y la de los grados de libertad menor que5 (Δχ2/Δgl = 4.091). Además, este fue dife-

rencialmente peor, en comparación con losmodelos con menos constricciones. Estos da-tos reflejan que el modelo es adecuado pa-ra ambas muestras, pero no estrictamenteinvariante. La diferencia se marca a nivelde varianzas-covarianzas. En la MCO, la co-rrelación entre los dos factores fue mayor,la varianza del factor de cepillado menor, y la de uso del hilo dental mayor que en la MPG (Tabla 3). Al hacer el contraste unigru-po, todos los índices mostraron buen ajuste a los datos en las dos muestras. La parsi-monia fue alta (RP = 0.679), además el índi-ce GFI parsimonioso alcanzó un valor mayorque 0.50, y los índices NFI y CFI parsimo-niosos fueron mayores que 0.60 (Tabla 3).

Ajuste Unigrupo Multigrupo

ÍtemsInterpretación

MCO MPGModelos anidados en constricciones

Bueno Malo SC PM VC RMχ2 > 2*gl > 3*gl 35.392 30.063 65.456 93.846 207.325 240.052gl 19 19 38 44 47 55

χ2/gl ≤ 2 > 3 1.863 1.582 1.723 2.133 4.411 4.365

GFI ≥ 0.95 < 0.90 0.990 0.987 0.989 0.984 0.966 0.960AGFI ≥ 0.90 < 0.85 0.982 0.976 0.979 0.975 0.947 0.948PGFI ≥ 0.50 0.523 0.521 0.522 0.602 0.630 0.733NFI ≥ 0.95 < 0.90 0.984 0.975 0.981 0.973 0.940 0.930

NNFI ≥ 0.95 < 0.90 0.989 0.986 0.988 0.981 0.943 0.944

CFI ≥ 0.95 < 0.90 0.993 0.991 0.992 0.985 0.953 0.945RFI ≥ 0.90 < 0.85 0.977 0.963 0.972 0.965 0.928 0.929IFI ≥ 0.95 < 0.90 0.993 0.991 0.992 0.985 0.953 0.945

SRMR ≤ 0.06 > 0.10 0.055 0.055 0.055 0.069 0.109 0.072RP 0.679 0.679 0.679 0.786 0.839 0.982

PNFI ≥ 0.60 0.668 0.661 0.666 0.764 0.789 0.914

PCFI ≥ 0.60 0.674 0.673 0.673 0.774 0.799 0.928

Unigrupo: MCO = muestra clínica odontológica y MPG = muestra de población general. Multigrupo: SC = Sin constricciones, PM = con constricciones en los pesos de medida, VC = con constricciones en las varianzas-covarianzas y RM = con constricciones en los residuos de medida. Modelo independiente: Unigrupo: MCO (χ2[28, N = 240] = 2240.974) y MPG (χ2[28, N = 256] =1194.469); Multigrupo (χ2[56, N = 496] = 3435.595).

Tabla 3. Índices de ajuste del modelo de dos factores sin carga cruzada.Table 3. Fit indexes of the two-factor model without cross-loadings.

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Al especificar una carga cruzada en el ítem 8, desde los resultados del AFE, todos los pa-rámetros fueron admisibles y significativosen los cuatro modelos anidados en la MCOy MPG. En el modelo sin constricciones, lacorrelación entre los dos factores fue altaen la MPG (rξ1,ξ2 = 0.578, 95 % IC: 0.446, 0.698, P < 0.001) y en la MCO (rξ1, ξ2 = 0.649,95 % IC: 0.530, 0.751, P < 0.001), siendo en ambas menores que 0.70. Hubo solapamien-to en la estimación de cada parámetro, con un intervalo de confianza del 95 % entre la MPG y MCO en los cuatro modelos anidados, salvo en el peso del factor de cepillado sobreel ítem 9 (λ = 0.870 [0.817, 0.911] en MPG,y 0.945 [0.918, 0.972] en MCO en el modelo sin constricciones). En las dos muestras, elfactor de uso del hilo dental tuvo una VME mayor que 0.50 y mostró validez discrimi-nante (VME = 0.680 > r2ξ1, ξ2 = 0.334 en MPG, y VME = 0.674 > r2ξ1,ξ2 = 0.421 en MCO), aparte de una consistencia interna muy alta (α ordinal = 0.911 y 0.907 en MPG, y 0.944 y 0.889 en MCO). En la MCO, la consistenciainterna del factor de cepillado fue acepta-ble por el coeficiente α ordinal (> 0.70), pero cuestionable por el coeficiente ω de McDonald(ω = 0.674). En la MPG, fue cuestionable porlos dos índices (α ordinal = 0.693 y ω = 0.633). Los valores de VME del factor de cepillado fueron menores que el criterio de validez con-vergente, esto es menores que 0.50, en las dosmuestras, con valores ligeramente más bajosque sin la carga cruzada, y fueron menores-que la correlación compartida entre los dosfactores o criterio de validez discriminante(VME = 0.269 < r2ξ1,ξ2 = 0.334 en MPG, y VME = 0.302 < r2ξ1, ξ2 = 0.421 en MCO) (Figu-ras 3 y 4). En el modelo con más constriccio-nes, cuyos parámetros son los mismos en am-bas muestras, la VME del factor de cepilla-do fue menor que 0.50 (VME = 0.285) y que la varianza compartida entre los dos factores(r2 = 0.364), por lo que su validez discriminan-te no quedó establecida dentro del modelo.

En los modelos sin constricciones y con cons-tricciones en los pesos de medida, todos los

índices de ajuste fueron buenos, tuvieron unabondad de ajuste equivalente con base enlos índices de ajuste relativos diferenciales(ΔNFI = 0.008, ΔNNFI = 0.008, ΔIFI = 0.006, ΔRFI = 0.009, ΔCFI = 0.006 y Δχ2/Δgl = 4.134),y ésta fue mayor que en los modelos conconstricciones en las varianzas-covarianzas y en los pesos de medida con base en los ín-dices de ajuste relativos diferenciales. En es-tos dos últimos modelos el ajuste fue buenopor los índices GFI, AGFI, NNFI, RFI, IFI yCFI (> 0.95), y adecuado por NFI (> 0.90 y SRMR > 0.06), pero hubo dos índices de mal ajuste (χ2/gl > 3 en ambos modelos y SRMR > 0.10 en el modelo con constriccio-nes en las varianza o varianzas). La bondad de ajuste entre ambos modelos fue equiva-lente (ΔNFI = 0.009, ΔNNFI = 0, ΔIFI = 0.007, ΔRFI = 0.001, ΔCFI =0.007 y Δχ2/Δgl = 4.091). No se sostuvo la invarianza a nivel de varian-zas y covarianzas de los factores y varianzas delos residuos, pero sí a nivel de pesos de medi-da, y en ambas muestras el modelo de dos fac-tores tuvieron un ajuste aceptable (Tabla 4).

Al hacer el contraste unigrupo, la bondad de ajuste se mantuvo por todos los índices deajuste. La chi-cuadrada bajó de 1 en la MCO, pudiendo reflejar excesiva parametrización(χ2/gl = 0.970). La parsimonia descendió li-geramente, siendo alta (RP = 0.643). En las dos muestras, los índices NFI y CFI parsi-moniosos fueron mayores que 0.60, pero los índices GFI parsimoniosos descendieron de0.50 (PGFI = 0.496 en MPG, y 0.498 en MCO) (Tabla 4).

DISCUSIÓNAl estudiarse las propiedades métricas, se ha-llaron problemas importantes de consisten-cia interna en dos de los diez ítems. En elítem 1, sobre la frecuencia de no cepilladode dientes en todo el día, se observó unadistribución bastante uniforme a lo largode sus cinco categorías ordenadas de res-puesta; pero esta distribución fue mucho me-nos uniforme en el resto. En el ítem 3, deuso de la pasta dental durante el cepillado

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Figura 3. Modelo de dos factores con una carga cruzada en la muestra de población general. Figure 3. Two-factor model with a cross-loading in the general population sample.

Figura 4. Modelo de dos factores con una carga cruzada en la muestra clínica odontológica. Figure 4. Two-factor model with a cross-loading in the dental clinic sample.

0.37

0.60

0.46

0.87

0.90

0.76

0.51

0.44

0.47

0.95

0.94

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se presentó efecto techo (caso opuesto alítem 1), al ser esta una situación muy fre-cuente. El uso de pasta dental es comúntanto en personas con malos como con buenos hábitos de higiene bucal, y no la-varse los dientes en todo el día tampoco permite caracterizar bien al grupo de perso-nas con malos hábitos, por lo que se optó por eliminarlos. Debe señalarse que se espe-raba que el ítem 1 pudiera presentar las pro-piedades más débiles, al ser el único redac-tado en sentido inverso al constructo de hi-giene bucal, por lo que se ubicó al principiode la escala, y se redactaron muy claras susopciones de respuesta (nunca, me ha suce-dido una o dos veces, varias veces, al menos

una vez al mes, al menos una vez a la se-mana) (Rodríguez y Moral, 2016). Su falta de homogeneidad con el resto de los ítemsno puede atribuirse a lo inusual de la si-tuación, por el contrario, resultó la situa-ción de mala higiene más usual en ambas muestras. Tal vez su ubicación como primerítem de la escala no logró su cometido deevitar equívocos en la interpretación semán-tica. Otro motivo de su falta de homoge-neidad, puede ser que el hecho de dejarse de lavar los dientes en todo el día responde a situaciones forzosas e imprevistas, que su-fren tanto personas con buenos como con malos hábitos, como viajes, trabajos con tiem-po límite, enfermedad personal o de familia-

Ajuste Unigrupo Multigrupo

ÍtemsInterpretación

MCO MPGModelos anidados en constricciones

Bueno Malo SC PM VC RM

χ2 > 2*gl > 3*gl 17.463 18.482 35.945 64.882 177.919 2100.647gl 18 18 36 43 46 54

χ2/gl ≤ 2 > 3 0.970 1.027 0.998 1.509 3.868 3.901GFI ≥ 0.95 < 0.90 0.995 0.992 0.994 0.989 0.971 0.965

AGFI ≥ 0.90 < 0.85 0.990 0.984 0.988 0.982 0.954 0.953PGFI ≥ 0.50 0.498 0.496 0.497 0.591 0.620 0.724NFI ≥ 0.95 < 0.90 0.992 0.985 0.990 0.981 0.948 0.939

NNFI ≥ 0.95 < 0.90 1 0.999 1 0.992 0.952 0.952CFI ≥ 0.95 < 0.90 1 1 1 0.994 0.961 0.954RFI ≥ 0.90 < 0.85 0.988 0.976 0.984 0.975 0.937 0.936IFI ≥ 0.95 < 0.90 1 1 1 0.994 0.961 0.954

SRMR ≤ 0.06 > 0.10 0.041 0.040 0.040 0.059 0.103 0.061RP 0.643 0.643 0.643 0.768 0.821 0.964

PNFI ≥ 0.60 0.638 0.633 0.636 0.753 0.779 0.905PCFI ≥ 0.60 0.643 0.643 0.643 0.763 0.789 0.919

Unigrupo: MCO = muestra clínica odontológica y MPG = muestra de población general. Multigrupo: SC = Sin constric-ciones, PM = con constricciones en los pesos de medida, VC = con constricciones en las varianzas-covarianzas y RM = con constricciones en los residuos de medida. Modelo independiente: Unigrupo: T (χ2[28, N = 496] = 3 306.260, C (χ2[28, N = 240] =2 240.974 y PG (χ2[28, N = 256] =1194.469); Multigrupo (χ2[56, N = 496] = 3 435.595).

Tabla 4. Índices de ajuste del modelo de dos factores con una carga cruzada para el ítem 8. Table 4. Fit indexes of the two-factor model with a cross-loading for item 8.

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res, entre otros. Se requeriría una mayor in-dagación para dilucidar la raíz del problema de falta de homogeneidad de este ítem.

Al explorar la estructura factorial de los ítems seleccionados, se encontraron los dosfactores esperados de cepillado y uso del hi-lo dental. La convergencia de los criteriosde determinación del número de factores fue en dos, lo que confirma la expectativa. Ade-más, la necesidad de un modelo bifactorial, para explicar la covarianza subyacente, vie-ne apoyada por los problemas de cargas ba-jas de los ítems correspondientes al factor de cepillado en el factor general (factor úni-co), así como por la leve mejoría de la con-sistencia interna con la eliminación de los mismos.

En relación con el factor de uso del hilo dental, este mostró una consistencia inter-na muy alta y tuvo validez discriminante. El factor de cepillado fue más heterogéneo en el comportamiento de sus ítems, tuvo me-nor proporción de varianza propia y mayor proporción de varianza no explicada o com-partida que el factor de uso del hilo den-tal. Su consistencia interna fue débil, perocon la inclusión de un ítem con carga cru-zada, el ítem 8, pasó a ser aceptable. Esteítem, sobre la atención prestada a la lim-pieza del espacio interdental, parece estar recibiendo una doble lectura. Por una par-te, en relación con el uso del hilo dental, pero también con un adecuado cepillado, lo que motiva que tenga esa carga cruzadaen los dos factores. Se podría hacer más clara su redacción como indicador del fac-tor de uso del hilo dental: ¿cuánta atenciónpresta a la limpieza del espacio interdentalcon el uso del hilo dental?. Asimismo, se po-dría añadir un ítem para el factor de cepi-llado a colación de esta ambigüedad: ¿cuán-ta atención presta a la limpieza del espacio entre los dientes al usar el cepillo dental?. No obstante, el cepillo dental no es adecua-do para este fin, y por este motivo no esrecomendado para la limpieza interdental

(Wilder y Bray, 2016), por lo que sería unítem inadecuado que probablemente funcionemal en la escala.

Al contrastar la invarianza del modelo facto-rial entre la MPG y MCO, se especificaron dos modelos: el de dos factores correlacio-nados (con cuatro indicadores cada uno), con residuos independientes y sin cargas cruza-das, y el modelo con el ítem 8 con carga cruzada. En ambos modelos, las propiedades de invarianza fueron buenas. Todos los pa-rámetros fueron significativos y equivalentes entre MPG y MCO, salvo el peso del factor de cepillado sobre el ítem 8, que fue mayor en MCO que en MPG, dentro del modelo conla carga cruzada. Los modelos sin constric-ciones y con constricciones en los pesos de medida tuvieron un buen ajuste y éste fue equivalente entre ambos; pero el ajuste de ambos modelos fue mejor que el de los otros dos modelos anidados, siendo el ajuste de estos dos últimos (que son más restricti-vos) equivalente entre sí, por lo que no seobserva una clara ventaja de añadir la car-ga cruzada del ítem 8.

El modelo sin carga cruzada mostró bondad de ajuste en los contrastes unigrupo, adecua-das propiedades de invarianza entre MPG y MCO, resultó el más parsimonioso y sin señales de sobreparametrización (χ2/gl < 1), tuvo buenas propiedades de consistencia in-terna y validez discriminante en el factor de uso del hilo dental, contó con la mayor VME en el factor de cepillado y presentó to-dos los parámetros equivalentes entre MPGy MCO. Aunado a que no se observó una mejoría sustantiva de la consistencia inter-na del factor de cepillado con el ítem 8 (carga cruzada), al ser estimada por el coe-ficiente ω de McDonald en el AFC. Todos estos argumentos conducen a afirmar que es mejor opción que el modelo con la carga cruzada. Si en un futuro se modifica la re-dacción del ítem 8, haciéndolo más espe-cífico (por ejemplo, cuánta atención prestaa la limpieza del espacio interdental con el

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uso del hilo dental), contemplar su carga cru-zada no va a conllevar ninguna mejoría en la consistencia interna del factor de cepi-llado, ni ninguna mejoría en la bondad de ajuste.

Como limitación del estudio, debe señalarse el uso de una muestra no probabilística. Co-mo fortaleza puede mencionarse la realiza-ción de los análisis de forma independienteen cada muestra, sin agruparlas en una to-tal, al corresponder éstas a poblaciones dis-tintas. Asimismo, se tiene el hecho de con-tar con más de 20 casos por cada ítem (aná-lisis factorial exploratorio) o parámetro a es-timar (análisis factorial confirmatorio). Tam-bién cabe destacar el uso de técnicas deanálisis adecuadas para variables ordinales,como rPC, ULS, PCS y coeficiente alfa ordi-nal, así como métodos rigurosos para deter-minar el número de factores.

En futuras investigaciones se sugiere aplicar el ítem 8 con una redacción más específicaal factor de uso de hilo dental; comprobarel modelo de dos factores sin cargas cruza-das; describir la distribución de la EHHB ysus dos factores, usando un muestreo pro-babilístico; estudiar la estabilidad temporal y aportar más evidencias de validez, por ejem-plo, a través de la validación cruzada en-tre ambos sexos o a través de la validez con-currente con el índice de placa bacteriana medido por el Índice de Higiene Oral Simpli-ficado (Sabounchi y col., 2016).

CONCLUSIONESLa Escala de Hábitos de Higiene Bucal (EHHB) mostró ser adecuada para diagnosticar los hábitos de higiene bucal en el sector salud, al analizar dos factores determinantes: el uso del cepillado dental y el uso del hilo dental. Sin embargo, la consistencia interna mejo-ró significativamente al eliminar el ítem 1, sobre frecuencia del cepillado dental, y el ítem 3, sobre el uso de pasta dental duran-te el cepillado. El ítem 8, sobre la atención prestada a la limpieza del espacio interden-tal, parece presentar una doble interpreta-ción, que lo hace saturar en los dos facto-res. El cuidado de la limpieza interdental se puede entender desde el uso del hilo dental y desde el uso del cepillo dental. Elprimer factor tuvo una consistencia internaalta, validez convergente y discriminante.El segundo obtuvo una consistencia inter-na cuestionable que mejoró a aceptable al incluirse el ítem 8. El modelo de dos fac-tores tuvo propiedades de invarianza acep-tables y buen ajuste en cada muestra, in-cluyendo o no la carga cruzada del ítem 8. La EHHB reducida a ocho ítems, puede aplicarse en población abierta y poblaciónclínica odontológica, analizando tanto la pun-tuación total (suma de los 8 ítems), comopuntuaciones para cada uno de los dos fac-tores y se puede añadir el ítem 8, del fac-tor de uso del hilo dental, a la suma de los4 ítems que definen el factor de cepillado.

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